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SimpleITK使用——3. 常见操作

2022-07-02 22:01:00 【吨吨不打野】

文章目录

1. 腐蚀/膨胀

1.1 python实现

import SimpleITK as sitk

demo_mask_path = "./seg.nii.gz"
demo_mask_image = sitk.ReadImage(demo_mask_path)
dilate_img=sitk.GrayscaleDilate(demo_mask_image , kernelRadius=[3,3,3])
sitk.WriteImage(dilate_img, "./dilatenii.gz")

效果类似下面这样：
在这里插入图片描述

参考：

1.2. C++实现

如果想搜索ITK的某些类，可以直接去SimpleITK的文档里去搜索，这里会显示那些ImageFilter的对应ITK中的说明文档。

例如：去文档中搜索erosion，可以得到以下结果，还是看一下哪个是自己需要的功能比较好
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

还有几个，这里就不放截图了

1.2.1 膨胀(Dilate)

膨胀对应的ImageFilter是：

#include "itkImage.h"
#include "itkImageFileReader.h"
#include "itkImageFileWriter.h"
#include "itkFlatStructuringElement.h"
#include "itkBinaryDilateImageFilter.h"
 
int main(int argc, char * argv[])
{
    
  if (argc < 4)
  {
    
    std::cerr << "Usage: " << std::endl;
    std::cerr << argv[0] << " <inputImage> <outputImage> <radius>";
    std::cerr << std::endl;
    return EXIT_FAILURE;
  }
  const char *       inputImage = argv[1];
  const char *       outputImage = argv[2];
  const unsigned int radiusValue = std::stoi(argv[3]);
 
  using PixelType = unsigned char;
  constexpr unsigned int Dimension = 2;
  using ImageType = itk::Image<PixelType, Dimension>;
 
  const auto input = itk::ReadImage<ImageType>(inputImage);
 
  using StructuringElementType = itk::FlatStructuringElement<Dimension>;
  StructuringElementType::RadiusType radius;
  radius.Fill(radiusValue);
  StructuringElementType structuringElement = StructuringElementType::Ball(radius);
 // 主要是这句
  using BinaryDilateImageFilterType = itk::BinaryDilateImageFilter<ImageType, ImageType, StructuringElementType>;
 
  BinaryDilateImageFilterType::Pointer dilateFilter = BinaryDilateImageFilterType::New();
  dilateFilter->SetInput(input);
  dilateFilter->SetKernel(structuringElement);
  dilateFilter->SetForegroundValue(255); // Value to dilate
 
  try
  {
    
    itk::WriteImage(dilateFilter->GetOutput(), outputImage);
  }
  catch (itk::ExceptionObject & error)
  {
    
    std::cerr << "Error: " << error << std::endl;
    return EXIT_FAILURE;
  }
 
  return EXIT_SUCCESS;

1.2.2 腐蚀(Erode)

腐蚀对应的ImageFilter是：

2. SimpleITK进行padding操作

我的使用场景：

  • 对mask图像做了crop，删除了mask中一些不需要的标记点
  • crop之后mask图像大小发生了变化，因此需要变回到crop之前的size
import SimpleITK as sitk

demo_mask_path = "./seg.nii.gz"
demo_mask_image = sitk.ReadImage(demo_mask_path)

cropped_image = sitk.Crop(demo_mask_image ,lowerBoundaryCropSize=[0,0,0],upperBoundaryCropSize=[crop_size,0,0])

half_image_y_pad =sitk.ConstantPad(cropped_image ,padLowerBound=[0,0,0],padUpperBound=[crop_size,0,0],constant=0)

ConstantPad和Crop很像，只是一个是裁剪，一个是补充。

参考：

3. SimpleITK提取某个切片

根据参考1，可以知道，

  • 纯使用SimpleITK的Image去进行切片，代码比较复杂
  • 建议还是直接转为numpy数组进行
import SimpleITK as sitk

demo_mask_path = "./seg.nii.gz"
demo_mask_image = sitk.ReadImage(demo_mask_path)
demo_array = sitk.GetArrayFromImage(demo_mask_image)
# 进行一些数组切片操作
....
demo_image =sitk.GetImageFromArray(demo_array)
demo_image.CopyInformation(demo_mask_image )

参考：

  1. SimpleITK 文档：Advanced Image Reading
  2. SimpleITK reading a slice of an image
  3. Python/ExtractSlice.py
  4. itk::simple::ExtractImageFilter Class Reference

4. SimpleITK的GetSize和GetArrayFromImage后的xyz对应

参考：【SimpleITK教程】GetSize()方法和GetArrayFromImage()方法
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
即

padding_path="XXXX.nii.gz"
padding_image=sitk.ReadImage(padding_path)
print(padding_image.GetSize())
padding_array = sitk.GetArrayFromImage(padding_image)
print(padding_array.shape)
padding_array[78,131,80]
> (240, 240, 155)  (x,y,z)
  (155, 240, 240)  (z,y,x)
2

5. SimpleITK阈值去骨

我使用的数据比较简单，这里也就是个简单的预处理。

import SimpleITK as sitk
image_path = "./im.nii.gz"
image = sitk.ReadImage(image_path)
skull_mask =sitk.BinaryThreshold(image, lowerThreshold=125, upperThreshold=2000, insideValue=1, outsideValue=0)
# 在125~2000范围内的，赋值为1，范围外的，赋值为0。得到的mask就是125~2000这个强度值的内容，即骨骼。

类似下图：

  • 上面是将脑部CT窗宽窗位调整至level：700，window：500得到的图像
  • 下面是使用阈值去骨后的结果，看起来还行
    在这里插入图片描述

参考：

原网站

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